[发明专利]基于不完整网树的top-k自适应对比模式挖掘方法

摘要

本发明公开基于不完整网树的top‑k自适应对比模式挖掘方法，通过挖掘top‑k自适应对比模式，可以用于多类别序列的特征提取，属于数据挖掘的序列模式分析领域。本发明利用不完整网树结构来解决无重叠自适应对比模式的支持度计算问题，通过子模式的支持度求解超模式支持度，避免了冗余计算；采用对比度优先挖掘策略、Zero和Less剪枝策略减少候选模式生成，降低时间复杂度和空间复杂度。该方法在无需用户给定最小支持度阈值和间隙约束的情况下，实现了自适应对比模式挖掘，不仅避免了最小支持度阈值和间隙约束的设置，还克服了现有技术在对比模式挖掘过程中难以兼顾挖掘的高效性和结果的完备性问题，同时有利于提高序列分类的精度和分类模型的可解释性。